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添加(0150.逆波兰表达式求值、0239.滑动窗口最大值、0347.前K个高频元素)Scala版本
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程序员Carl
2022-06-07 09:52:24 +08:00
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@ -325,6 +325,33 @@ func evalRPN(_ tokens: [String]) -> Int {
return stack.last!
}
```
Scala:
```scala
object Solution {
import scala.collection.mutable
def evalRPN(tokens: Array[String]): Int = {
val stack = mutable.Stack[Int]() // 定义栈
// 抽取运算操作需要传递x,y和一个函数
def operator(x: Int, y: Int, f: (Int, Int) => Int): Int = f(x, y)
for (token <- tokens) {
// 模式匹配,匹配不同的操作符做什么样的运算
token match {
// 最后一个参数 _+_代表x+y遵循Scala的函数至简原则以下运算同理
case "+" => stack.push(operator(stack.pop(), stack.pop(), _ + _))
case "-" => stack.push(operator(stack.pop(), stack.pop(), -_ + _))
case "*" => stack.push(operator(stack.pop(), stack.pop(), _ * _))
case "/" => {
var pop1 = stack.pop()
var pop2 = stack.pop()
stack.push(operator(pop2, pop1, _ / _))
}
case _ => stack.push(token.toInt) // 不是运算符就入栈
}
}
// 最后返回栈顶不需要加return关键字
stack.pop()
}
}
```
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@ -630,6 +630,53 @@ func maxSlidingWindow(_ nums: [Int], _ k: Int) -> [Int] {
return result
}
```
Scala:
```scala
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
object Solution {
def maxSlidingWindow(nums: Array[Int], k: Int): Array[Int] = {
var len = nums.length - k + 1 // 滑动窗口长度
var res: Array[Int] = new Array[Int](len) // 声明存储结果的数组
var index = 0 // 结果数组指针
val queue: MyQueue = new MyQueue // 自定义队列
// 将前k个添加到queue
for (i <- 0 until k) {
queue.add(nums(i))
}
res(index) = queue.peek // 第一个滑动窗口的最大值
index += 1
for (i <- k until nums.length) {
queue.poll(nums(i - k)) // 首先移除第i-k个元素
queue.add(nums(i)) // 添加当前数字到队列
res(index) = queue.peek() // 赋值
index+=1
}
// 最终返回resreturn关键字可以省略
res
}
}
class MyQueue {
var queue = ArrayBuffer[Int]()
// 移除元素,如果传递进来的跟队头相等,那么移除
def poll(value: Int): Unit = {
if (!queue.isEmpty && queue.head == value) {
queue.remove(0)
}
}
// 添加元素,当队尾大于当前元素就删除
def add(value: Int): Unit = {
while (!queue.isEmpty && value > queue.last) {
queue.remove(queue.length - 1)
}
queue.append(value)
}
def peek(): Int = queue.head
}
```
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@ -374,7 +374,49 @@ function topKFrequent(nums: number[], k: number): number[] {
};
```
Scala:
解法一: 优先级队列
```scala
object Solution {
import scala.collection.mutable
def topKFrequent(nums: Array[Int], k: Int): Array[Int] = {
val map = mutable.HashMap[Int, Int]()
// 将所有元素都放入Map
for (num <- nums) {
map.put(num, map.getOrElse(num, 0) + 1)
}
// 声明一个优先级队列,在函数柯里化那块需要指明排序方式
var queue = mutable.PriorityQueue[(Int, Int)]()(Ordering.fromLessThan((x, y) => x._2 > y._2))
// 将map里面的元素送入优先级队列
for (elem <- map) {
queue.enqueue(elem)
if(queue.size > k){
queue.dequeue // 如果队列元素大于k个出队
}
}
// 最终只需要key的Array形式就可以了return关键字可以省略
queue.map(_._1).toArray
}
}
```
解法二: 相当于一个wordCount程序
```scala
object Solution {
def topKFrequent(nums: Array[Int], k: Int): Array[Int] = {
// 首先将数据变为(x,1)然后按照x分组再使用map进行转换(x,sum)变换为Array
// 再使用sort针对sum进行排序最后take前k个再把数据变为x,y,z这种格式
nums.map((_, 1)).groupBy(_._1)
.map {
case (x, arr) => (x, arr.map(_._2).sum)
}
.toArray
.sortWith(_._2 > _._2)
.take(k)
.map(_._1)
}
}
```
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